mysql语句中in的字段过多怎么优化?
当使用多个字段进行IN子查询时,可以考虑将这些字段的值放入临时表中,并通过JOIN来优化查询性能。
首先创建临时表,然后将需要过滤的值插入临时表中,最后通过JOIN把临时表和原表连接起来进行查询。这样可以避免过多字段在IN子查询中造成性能下降的问题。同时,也可以考虑对需要过滤的字段进行索引优化,提高查询效率。
mysql 性能优化推荐书籍?
1. 推荐书籍:《高性能MySQL》2. 这本书是由MySQL专家撰写的,详细介绍了MySQL的性能优化方法和技巧。
它涵盖了索引优化、查询优化、表设计、服务器配置等方面的内容,可以帮助读者深入理解MySQL的性能优化原理和方法。
3. 此外,除了《高性能MySQL》这本书,还可以参考一些在线文档和博客,如MySQL官方文档、Percona的博客等,以获取更多的性能优化建议和实践经验。
同时,不断学习和实践也是提升MySQL性能优化能力的重要途径。
1.《高性能MySQL》
noDB存储引擎》
noDBnoDB的架构、索引、事务、锁等方面的知识,并且给出了大量的实例和性能测试结果,非常适合MySQL的进阶者。
3.《MySQL性能调优与架构设计》
4.《MySQL技术内幕:SQL优化》
mysqlhash分区优化原理?
MySQL的哈希分区优化原理是将数据按照哈希算法进行分区,将相同哈希值的数据放到同一个分区中。这样做可以减轻单个分区的压力,提高查询速度和负载均衡。
同时,哈希分区可以根据实际情况进行调整,比如增加或减少分区,优化数据分配,更好地利用硬件资源,提高系统性能。
mysql数据表规模九千万左右,怎么优化查询?
我的天啦,一个表九千万也是了不得了!
我上家公司明确规定,一张表不能超过5000万,因为查询效率会有更大的降低!
无论如何,看下如何优化数据查询吧!
①,单库单表:
1,加索引,一个好的索引能用空间换取查询时间的大为降低!
2,使用存储过程:减少sql编译的时间!
3,优化sql:包括联合查询的指向,where,order语句使用索引字段,减少使用多表联合查询,不要使用select *等等!
4,参数配置:扩大内存,调节线程池参数等等!
5,开启缓存:开启二级缓存,三级缓存,提升查询效率!
②,单库多表:
使用水平拆分(比如按月份),将表分为12张表,然后在代码端按照月份访问相应月份的表!
使用垂直拆分:很多字段只是作为保存记录用,(像一些约定,备注啥的字段往往很大),可以将查询中常常用到的字段放在常用的一张表中做查询,另一些字段放另一张表中存储,通过某个唯一索引字段联系起来,可以保证查询效率大为提升(因为磁盘IO减少)!
③,多库多表:
①,主从读写分离:表中数据虽然还是一致,但是由于多个从库读,主库写数据,大大减少共享锁的性能开销!
②,分库分表:指定一个字段作为,分库字段,利用hash值或者其它策略,分布在不同的库里面,在按照相应分布策略(比如上面的水平拆分或者垂直拆分),分散到不同的表里!
比如我们现在的数据库设计为8库1024表,你的将近一亿的数据在我们的单张表里面只有不到10W!
虽然理论上,一张表的大小不做任何限制,但是基于查询效率,索引性能等,不宜超出5000万数据!
关于多线程,分布式,微服务,数据库,缓存的更多干货,会继续分享,敬请关注。。
实践出真知。根据成本顺序依次是:
第一:加索引优化sql。尽量避免全盘扫描,另单表索引也不是越多越好。
第二:加缓存。使用redis,memcached,但注意缓存同步更新、设置失效等问题。
第三:主从复制,读写分离。适合读多写少的场景,同步会有延迟。
第四:垂直拆分。可以选用适当的中间件Mycat等
第五:水平切分。选择合理的sharding key,改动表结构,将大数据字段拆分出去,对经常查询的字段做一定的冗余,同时做好数据同步。
当然还有优化数据库连接配置,根据业务选用不同的数据库引擎等等。
我是一名架构师,欢迎关注,给技术加点料
我不清楚答题的大部分人是否有真正实践过,特别是用mysql实践过。大部分说是加索引、调整参数不是说不正确,有效果,但是不能很好的解决问题。说说个人想法:
部分答主的方案的确不敢苟同,纠正如下:
1、select count(*) 和 select count(主键) 在现阶段的mysql 没有太大区别,新版mysql这个对性能影响可以忽略。
2、强烈反对使用存储过程,后面介绍了使用分表分库的方案,就更不要用存储过程了。
3、单表行数和表数量,需要找到平衡点。表太多,性能也会下降。
我的回答:
1、单表9000w数据,mysql存储不了,想办法分表分库。500w数据的时候,你就该有这个想法了。只加索引解决不了问题,9000w的单表数据,很难平衡查找和插入性能,索引稍微多了插入性能也很低。
2、不要再说select count了,放弃汇总查询的想法,根本查不了。
3、数据最终以mysql作为主要存储,考虑最终查询的数据源放在非关系的数据存储上,mongo,es都可以考虑下。
4、业务场景都是需要实时查询9000w数据吗?非实时数据,可以考虑hadoop系大数据方案。
5、最后说下,mysql 和oracle,sql server不一样,不一样。

